FR3073949A1 - Solution amelioree de geolocalisation par multilateration pour navigation en environnement interieur - Google Patents

Abstract

L'invention concerne un système de géolocalisation « indoor », de biens ou de personnes, selon l'usage conjoint de la multilatération, d'un accéléromètre/gyroscope (MEMS) et d'un système d'apprentissage supervisé. Ce dispositif se présente sous la forme d'un boitier embarquant une carte électronique de développement, des modules RF et un capteur MEMS. Cette technique de multilatération consiste à recevoir des informations de localisation provenant de beacons, d'effectuer des opérations de filtrage, de produire une valeur finale de localisation ou un point de cheminement en fonction d'un résultat d'application des 'n' points de cheminement sélectionnés à un filtre de Kalman, de faire apprendre cette valeur à un réseau de neurones par rapport à une position réelle, et d'afficher le résultat sur un écran. Les traitements appliqués permettent une géolocalisation précise en temps réel, alors qu'on se base sur des signaux qui sont par nature fluctuants et qui dépendent fortement des conditions environnementales.

Description

DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION

L’invention concerne un système permettant de géolocaliser un objet dans un environnement indoor relativement bruité par le biais de l’utilisation de signaux Bluetooth Low Energy (BLE). Cette invention exploite la technique dite de multilatération, basée sur l’analyse des niveaux de puissance (Received Signal Strength Indication : RSSi) des signaux Bluetooth émis, en complément d’un réseau de neurones et d’un microsystème électromécanique (MEMS) afin d’accroitre significativement la précision du positionnement.

ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE

Les systèmes de multilatération sont utilisés afin de déterminer la position d’un point en exploitant les distances entre un minimum de trois points de référence. Plus spécifiquement ces systèmes calculent une position relative à un jeu de données envoyées par plusieurs sources.

Un dispositif de communication sans fil, capable de déterminer sa position, est présenté dans le brevet US 0225209 attribué à Chen et al. en 2013. Ce dispositif a pour vocation à fonctionner dans un environnement interconnecté regroupant de nombreux points d’accès Wifi dont les positions sont clairement définies et de nombreux autres terminaux Wifi mobiles. Pour se positionner le dispositif doit scanner de manière régulière les points d’accès et les autres terminaux Wifi afin de se localiser de manière relative par rapport à tous ces nœuds. La limite de ce dispositif est que le scan doit être effectué en mode passif, c’est-àdire que la transmission et la réception du signal ne s’effectuent pas simultanément, le système ne répond donc pas aux contraintes de temps réel.

Le brevet US 20130196684 attribué à Dong et al. en 2013 décrit un procédé de génération d’une cartographie ayant pour but de limiter les effets contraignants du « multipath >> relatifs au mode de localisation indoor et de faciliter la localisation ultérieure de périphériques par le biais de toute autre technique de localisation indoor. Ce système est constitué de plusieurs nœuds Wifi qui communiquent entre eux et qui mesurent la puissance de signal émise par leur(s) nœud(s) voisin(s), ainsi que d’au moins un capteur mobile qui se déplace dans l’environnement indoor. Lorsque ce nœud mobile calculera sa position en se basant sur l’exploitation des niveaux de RSSi d’un signal RF, il transmettra un signal vers les nœuds fixes qui lui retourneront des valeurs stabilisées et lissées de leur position relative, non impactées par le phénomène de « multipath >> ; le lissage représentant la moyenne des intensités de signaux wifi mesurés à positions adjacentes. Il résulte de ce système qu’il permet une précision de localisation accrue mais qu’il ne permet pas en lui-même de localiser une cible.

Des beacons de localisation à faible puissance sont présentés dans le brevet EP 2631665 attribué à McGregor et al. en 2013. Ces beacons de localisation génèrent des signaux BLE pour permettre le positionnement relatif en intérieur. Ils comprennent une mémoire pour stocker les informations sur la position, un contrôleur couplé à la mémoire et une puce radio relié au contrôleur pour diffuser le signal de la position. Ces éléments constituent la source des émissions permettant aux algorithmes de localisation de fonctionner.

Le brevet US 20140228044, attribué à Jones en 2014 présente un système de navigation indoor qui utilise le même type de beacons. Il peut être utilisé par toute personne disposant d’un téléphone mobile. Le système contient un ensemble de beacons à faible énergie dont les positions sont connues. Le dispositif dont ce brevet fait l'objet a pour objectif de retrouver la position d’un téléphone disposant d’une carte BLE dans ce système de coordonnées mais il ne précise pas les opérations et techniques mises en œuvre et nécessaires à l’atteinte de cet objectif.

Un autre exemple pour l’utilisation de la technologie des beacons Bluetooth est présenté dans brevet WO 2015149890A1 attribué à Macwilliams en 2015. L’invention porte sur un système de guidage d’utilisateur via un périphérique mobile dans un immeuble dont on a préalablement mappé de beacons. Le traçage du chemin est effectué en sauts entre chaque beacon de l’immeuble, enregistré dans sa mémoire cache et envoyé vers le périphérique de l’utilisateur. Pour assurer une navigation indoor réussie, il suffit d'une courte description textuelle du point d’arrivée pour permettre à l’utilisateur de trouver son chemin. En revanche, ce système ne permet pas le guidage d’un grand nombre de personnes en simultané car il sera limité par la taille réduite de la mémoire embarquée sur ce type de matériel.

Le brevet WO 2010069061 A1 attribué à Measures et al. en 2010 porte sur une technique de localisation des clients dans un réseaux WLAN. Pour définir la position, on a recours à la technique du ToF associé au protocole de mesure Round Trip Time, qui consiste à mesurer le temps de vol de signaux transmis d’un client à un point d’accès et inversement. Ensuite le système utilise des algorithmes de trilatération pour estimer de façon précise la position du client et pallier dans une certaine mesure les inconvénients des erreurs de rupture de champ de vision (NLOS en anglais). Cette technique implique que les récepteurs soient synchronisés entre eux et elle est fortement sujette au phénomène de multipath.

Un autre exemple de localisation est présenté dans le brevet WO 2013025824 A1 attribué à Hansen et al. en 2013. Il s’agit de méthodes, d’appareils et de systèmes pour la génération d’informations de localisation améliorées qui se présente sous la forme d’un dispositif mobile pouvant intégrer une solution de latération hybride ou une solution de trilatération, et au sein de laquelle le dispositif mobile assure les calculs de détermination de la localisation avec ou sans aide des composants du réseau ou celle du GPS. Les appareils mobiles peuvent former automatiquement des groupes basés sur leur proximité et/ou sur le regroupement via un serveur sur le réseau. Les dispositifs mobiles au sein d’un groupe peuvent partager les informations issues de leurs traitements informatiques et/ou de l’information collectée à partir de capteurs internes relatifs à d’autres périphériques mobiles du groupe. Le partage d’information ainsi réalisé peut être utilisé pour améliorer le résultat du calcul des informations de localisation sur chaque périphérique mobile. Par exemple, chaque dispositif mobile doit compléter et/ou accroître les informations de localisation précédemment traitées en se basant sur les informations de localisation reçues et /ou sur les positions relatives d’autres mobiles appartenant au groupe. L’architecture choisie implique d’avoir des nœuds de réseau possédant une capacité de calcul importante; ce qui n’est pas compatible avec la solution faisant l’objet de cette demande de brevet.

Le brevet WO 2016115242 attribué à Smith et al. en 2016 concerne un procédé, des systèmes et des dispositifs de détermination de localisation améliorée selon la trilatération qui consistent à recevoir des informations de localisation provenant d'un ou plusieurs dispositifs externes, de déterminer la validité des informations de localisation reçues, d’effectuer des opérations de normalisation pour normaliser les informations de localisation reçues, d’attribuer aux informations de localisation un classement global et un classement spécifique au dispositif, de produire une valeur finale de localisation ou un point de cheminement en fonction d'un résultat d'application des trois points de cheminement sélectionnés à un filtre de Kalman et enfin de mémoriser les informations de localisation validées et normalisées dans une mémoire. La sortie du filtre de Kalman peut également être signalée et/ou utilisée comme la localisation actuelle du dispositif. L’objet de ce brevet nécessite des nœuds de réseau possédant de grandes capacités de calcul; il en résulte une consommation de ressources mémoire excessive sur les nœuds concernés.

L'invention dont le brevet WO 2015192916 attribué à Hunukumbure et al. en 2015 concerne une technique pour localiser l’utilisateur d'un mobile en situation d'urgence, par le biais d’un algorithme de trilatération/triangulation reposant sur trois antennes relai mobiles. La différence ici réside dans l'utilisation de stations de base appartenant au réseau GSM pour définir la localisation avec une précision relative « plus importante >> en vue de délivrer des messages d'alerte précoce. La précision de localisation par cette méthode est de l’ordre de 100m, ce qui n’est pas adapté pour les usages indoor.

Le brevet WO 2016160376 attribué à Oh et al en 2016 fait l’objet d’un procédé pour déterminer la position en indoor d’un nœud mobile à partir d’informations envoyées par des beacons fixes. Le nœud mobile reconnaît la proximité au beacon et en réponse, il mesure la distance par rapport aux autres beacons. Les positions estimées des beacons peuvent être utilisées pour estimer la localisation du nœud mobile en utilisant la trilatération ou d’autres techniques. Ce brevet ne décrit pas le procédé de géolocalisation indoor mais seulement la mise à jour dynamique du mapping des beacons.

L’invention dont le brevet US 20160127871 attribué à Smith et Surampudi en 2016 fait l’objet d’une technique pour estimer la localisation d'un nœud cible par un accès géométrique en utilisant des informations de localisation de trois nœuds d'ancrage. La localisation est déterminée en utilisant les algorithmes de la trilatération. L’objet de ce brevet nécessite des nœuds de réseau possédant de grandes capacités de calcul ; il en résulte une consommation de ressources mémoire excessive sur les nœuds concernés.

Aucune des inventions et des brevets susmentionnés, pris séparément ou combinés ensemble, n’est considéré comme décrivant la présente invention telle que revendiquée. Ainsi, un système de multilatération à partir de signaux Bluetooth Low Energy est utilisé afin de déterminer le positionnement d’un nœud mobile dans environnement indoor bruité. Il est possible de retourner une position très précise en exploitant les distances entre un minimum de trois points de référence et en pratiquant des pré/post-traitement ainsi que divers types de filtrages.

EXPOSE DE L’INVENTION

En vue de la réalisation de ce but, on propose un système qui comprend une carte électronique embarquée avec des modules RF pour le BLE et pour le Wifi/LoRa ainsi qu’un module MEMS pour les mesures de l’inclinaison, de l’accélération et des champs magnétiques ; des beacons BLE positionnés dans l’environnement de fonctionnement ; des moyens informatiques tels qu’un ordinateur et ses périphériques ainsi qu’une application, des algorithmes comme le filtre de Kalman, ainsi qu’un réseau de neurones pour l’apprentissage.

L’ensemble du système comprenant la carte électronique équipée de ses 2 modules RF, scanne à intervalles réguliers les signaux Bluetooth issus des beacons afin de récupérer les données relatives au temps et aux puissances de signaux reçus. Dans le même temps, le système fait l’acquisition des données issues du capteur MEMS. Les intervalles de scan ont été paramétrés afin de permettre un rapport optimisé entre le débit d’information requis pour le fonctionnement et une sollicitation minimale du module RF.

Un premier jeu d’instructions, exécuté en temps réel, consiste à appliquer un traitement sur les signaux reçus afin de les rendre exploitables. Ce traitement consiste à effectuer une sélection des données à retenir parmi les valeurs les plus significatives identifiées, ces données sont ensuite mises en forme, pour être finalement envoyées à la carte électronique de développement qui réalise un deuxième traitement.

Un deuxième jeu d’instructions, exécuté sur la carte électronique de développement, prend en données d’entrées le flux d’information envoyé au serveur par le module RF Wifi/LoRa de la carte électronique. Ce flux d’informations est constitué de trames faisant apparaitre les valeurs de puissance des signaux BLE reçus, des identifiants de localisation des beacons et des valeurs de l’accéléromètre, du gyroscope et du magnétomètre. Sur la base des puissances de signaux BLE reçus, on réalise un calcul des distances relatives, puis une sélection des valeurs les plus significatives à envoyer au serveur distant. En parallèle, les données issues du MEMS sont analysées afin de détecter les mouvements et donc de différencier le cas statique du cas dynamique, puis elles sont ajoutées aux trames de données à envoyer au serveur distant.

Un troisième jeu d’instructions est exécuté au niveau du serveur distant, après la réception et le décodage des trames envoyées par la carte électronique de développement. Ce jeu d’instruction permet de différencier les combinaisons de beacons, d’identifier la zone d’intérêt parmi toutes les zones qui composent l’environnement indoor, de réaliser le calcul de multilatération pour chacune des combinaisons reçues et de filtrer le signal en sortie. Enfin, un réseau de neurones a été implémenté sur la base de tests préalablement effectués, afin d’apporter une précision supplémentaire à la localisation en sortie du filtre de Kalman via des campagnes de tests/apprentissage. En parallèle de cette opération et lorsque l’accéléromètre signale un mouvement, on intègre l’ensemble des valeurs issues du capteur MEMS afin d’affiner davantage la position estimée de la carte électronique de développement dans son environnement de fonctionnement.

PRESENTATION D’UN MODE DE REALISATION

La figure 1 et la figure 2 illustrent le fonctionnement du dispositif de géolocalisation d’un nœud mobile dans un environnement indoor au moyen de signaux radiofréquence (RF). La figure 1 détaille le fonctionnement de la partie embarquée ; à savoir la carte électronique de développement et ses modules ainsi que les relations entre eux. La figure 2 détaille le fonctionnement de l’application ainsi que les traitements qui sont réalisés sur le serveur distant. La figure 3 représente la cartographie d’un environnement indoor en y faisant apparaitre les beacons, qui permettent de définir des zones.

Le système inclut des émetteurs Bluetooth Low Energy (BLE) appelés Beacons, qui sont répartis de manière appropriée dans l’environnement au sein duquel on souhaite réaliser la géolocalisation. Le système comporte également une carte électronique de développement 1 équipée d’un module RF BLE 2 pour capter les beacons, d’un module RF LoRa/Wifi pour la connexion avec le serveur distant 3 et d’un module MEMS pour apporter un complément de précision dans la localisation.

Le module RF BLE de la carte électronique de développement, dès lors qu’il parvient à portée des beacons, réalise un scan des signaux BLE 4, effectue un prétraitement sur ceux-ci 5 afin d’éliminer les sources de bruits parasites, et envoie les données à la carte électronique de développement 1. Les paquets envoyés contiennent les données filtrées relatives aux beacons ; le nombre de ces points de référence étant paramétrable.

La carte électronique de développement reçoit les trames 6 envoyées par le module RF BLE et calcule la distance 7 de la carte de développement par rapport aux beacons de référence considérés dans cet environnement indoor. Une sélection des données 8 est réalisée afin de ne retenir que les signaux les plus significatifs pour ensuite les envoyer au serveur distant. En cas de mouvement constaté du nœud mobile 9, les données issues du MEMS sont automatiquement traitées 10 et ajoutées 11 aux trames à envoyer vers le serveur distant 3.

Dans un premier temps, le serveur distant réceptionne et décode 12 les trames LoRa/Wifi reçues. Dans un deuxième temps, il identifie la (les) zone(s) 13 de l’environnement de fonctionnement associée(s) aux coordonnées reçues dans les trames. L’ensemble des beacons et des zones forment une cartographie complète de l’environnement indoor, dans des conditions de fonctionnement nominales, tel que cela apparaît en Figure 3. Dans un troisième temps, le serveur réalise la multilatération pour chacune des combinaisons qui a été déterminée 15, puis y applique un filtre en sortie 16. A cette étape des traitements, s’ajoute en parallèle la prise en compte des cas de mobilité du nœud réseau 17.

Dans le cas statique, l’application applique une temporisation 20 afin de permettre la récupération éventuelle d’un échantillon plus important de signaux BLE de manière à obtenir une localisation plus précise. Le tableau des combinaisons 21 est mis à jour à chaque nouvelle entrée des données. Si l’intervalle de temporisation 20 n’a pas été atteint pendant la réception de données alors la liste apparaissant dans le tableau des combinaisons 21 est mise à jour. En revanche s’il y a de nouvelles données à considérer alors le réseau de neurones 19 sera approvisionné en conséquence.

Dans le cas mobile, le résultat du filtrage 16 est envoyé à un réseau de neurones 18 qui permettra ultérieurement d’affiner la précision de la localisation. Les données 16 sont ensuite envoyées en entrée d’un filtre de Kalman 22 ; lequel intègre aussi les valeurs retournées par le capteur MEMS 18 en réponse au déplacement du nœud mobile.

Enfin, on récupère le signal en sortie du filtre de Kalman 22. C’est ce signal qui, en complément du réseau de neurones, nous fournit une position estimée 23 très précise du nœud mobile dans l’environnement de fonctionnement.

BREVE PRESENTATION DES DESSINS

L’invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit les modes de réalisation non limitatifs de l’invention en référence aux figures ci-jointes, parmi lesquelles :

- La figure 1 présente un schéma de fonctionnement de la partie embarquée ; à savoir les différentes étapes nécessitant l’utilisation de la carte électronique de développement et de son module Bluetooth Low Energy ;

- La figure 2 présente un schéma de fonctionnement de la partie serveur distant ; au sein de laquelle tourne l’application, très gourmande en termes de calculs réalisés ;

- La figure 3 présente la cartographie d’un environnement de test par 4 beacons Bluetooth Low Energy ; la surface couverte par ces 4 beacons pouvant constituer ce que l’on appelle communément une zone.

Claims (3)

1) Un procédé de géolocalisation « indoor » dans des environnements bruités, comprenant : une étape de mesure du déplacement, une étape de multilatération de signaux BLE, une étape d’affinage de la position, une étape d’affichage.

5 2) Un procédé de géolocalisation «indoor» selon la revendication n°1, dans lequel la mesure du déplacement est réalisée grâce à l’utilisation d’un microsystème électromécanique (MEMS).

3) Un procédé de géolocalisation « indoor » selon une des revendications précédentes dans lequel une méthode de multilatération de signaux BLE permet de choisir

10 le nombre de points de référence nécessaire à la multilatération ; sachant qu’un nombre élevé de points de référence permet d’affiner la précision de la localisation.

4) Un procédé de géolocalisation « indoor » selon une des revendications précédentes dans lequel un réseau de neurones permet d’améliorer significativement la précision de la multilatération.

15 5) Un procédé de géolocalisation « indoor » selon une des revendications précédentes dans lequel l’affichage est réalisé en temps réel sur une carte représentant l’environnement de fonctionnement.

6) Un système de géolocalisation « indoor » permettant la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes.

1/2

DESSINS

Figure 1

2/2

Figure 2

3/2

Figure 3